Dual Three-Phase PMSM Torque Modeling and Maximum Torque per Peak Current Control Through Optimized Harmonic Current Injection
Notice bibliographique
Résumé
Vector space decomposition (VSD) model is widely used for dual three-phase permanent magnet synchronous machine (dual-PMSM) control, in which two direct-quadrature (DQ) frames, DQ1 and DQ2, are introduced to facilitate the controller design. Existing studies show that harmonic current injection in DQ2 frame can increase the output torque for a given peak phase current, which is referred as maximum torque per peak current (MTPPC) control. However, the injected harmonic current will induce a small dc torque and the harmonic torque. This paper first proposes a comprehensive torque model considering the harmonics in PM flux linkages, inductances and stator currents to investigate the induced torque components, which are neglected in existing approaches. These torque components are then considered in the harmonic current design to improve the MTPPC control performance. The harmonic current design results in a multiobjective optimization problem, and genetic algorithm (GA) is employed to optimize the harmonic current to maximize the output torque with minimal torque harmonic. Compared with existing approaches, the proposed approach is applicable to both surface-mounted and interior dual-PMSMs. Experimental investigations on a laboratory interior dual-PMSM show that the output torque of the test motor can be increased by more than ten percent with a negligible increase in torque ripple.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».